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標(biāo)簽 > 卷積

卷積

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在泛函分析中,卷積、旋積或褶積(英語:Convolution)是通過兩個(gè)函數(shù)f和g生成第三個(gè)函數(shù)的一種數(shù)學(xué)算子,表征函數(shù)f與g經(jīng)過翻轉(zhuǎn)和平移的重疊部分函數(shù)值乘積對重疊長度的積分。

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卷積技術(shù)

什么是卷積_卷積的意義

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卷積的定義 卷積是兩個(gè)變量在某范圍內(nèi)相乘后求和的結(jié)果。 如果卷積的變量是序列x(n)和h(n),則卷積的結(jié)果 ,其中星號*表示卷積。 當(dāng)時(shí)序n=0時(shí),序...

2017-11-28 標(biāo)簽:卷積 16.1萬 0

卷積的本質(zhì)是什么?有什么物理意義?幽默的給你解釋

分三個(gè)部分來理解: 1.信號的角度 2.?dāng)?shù)學(xué)家的理解(外行) 3.與多項(xiàng)式的關(guān)系卷積這個(gè)東東是“信號與系統(tǒng)”中論述系統(tǒng)對輸入信號的響應(yīng)而提出的。 ...

2018-07-29 標(biāo)簽:算法卷積傅立葉變換 2.4萬 0

1*1卷積核是什么?如何理解1*1卷積的原理?

我們都知道,卷積核的作用在于特征的抽取,越是大的卷積核尺寸就意味著更大的感受野,當(dāng)然隨之而來的是更多的參數(shù)。

2018-08-24 標(biāo)簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)卷積 2.3萬 0

詳解卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)卷積過程

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卷積過程是卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)最主要的特征。然而卷積過程有比較多的細(xì)節(jié),初學(xué)者常會(huì)有比較多的問題,這篇文章對卷積過程進(jìn)行比較詳細(xì)的解釋。

2019-05-02 標(biāo)簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)卷積 1.8萬 0

詳細(xì)解讀高斯濾波---卷積和積分運(yùn)算

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那可是天文數(shù)字,而且這里面絕大部分的矩形有重疊,重疊意味著什么?在算求和的時(shí)候有重復(fù)性的工作,其實(shí)我們是可以有效的利用已經(jīng)計(jì)算過的信息的。

2019-08-09 標(biāo)簽:濾波卷積積分 1.3萬 0

幾幅圖弄清DFT、DTFT和DFS的關(guān)系

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大家好,又到了每日學(xué)習(xí)的時(shí)間了,今天咱們來聊一聊數(shù)字信號處理中DFT、DTFT和DFS的關(guān)系,咱們通過幾幅圖來對比,探討一下哦。 很多同學(xué)學(xué)習(xí)了數(shù)字信號...

2018-06-11 標(biāo)簽:FPGATFT卷積 1.2萬 0

淺析卷積的本質(zhì)及物理意義

卷積這個(gè)東東是“信號與系統(tǒng)”中論述系統(tǒng)對輸入信號的響應(yīng)而提出的。因?yàn)槭菍δM信號論述的,所以常常帶有繁瑣的算術(shù)推倒,很簡單的問題的本質(zhì)常常就被一大堆公式...

2018-09-27 標(biāo)簽:卷積系統(tǒng) 1.2萬 0

DPCNN,究竟是多么牛逼的網(wǎng)絡(luò)呢?

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好啦,看似問題都解決了,目標(biāo)成功達(dá)成。剩下的我們就只需要重復(fù)的進(jìn)行等長卷積+等長卷積+使用一個(gè)size=3和stride=2進(jìn)行maxpooling進(jìn)行...

2019-01-28 標(biāo)簽:濾波器卷積深度學(xué)習(xí) 8665 0

淺談卷積運(yùn)算在數(shù)字信號處理的應(yīng)用與優(yōu)勢

在數(shù)字信號處理當(dāng)中,常用到了運(yùn)算內(nèi)容有:卷積運(yùn)算、差分方程計(jì)算、功率譜密度計(jì)算、復(fù)頻率變換及模數(shù)和數(shù)值轉(zhuǎn)換、矩陣運(yùn)算、對數(shù)指數(shù)運(yùn)算、相關(guān)系數(shù)運(yùn)算、離散傅...

2018-10-29 標(biāo)簽:數(shù)字信號處理FFT卷積 8123 0

探討神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基本架構(gòu):單元/神經(jīng)元、連接/權(quán)重/參數(shù)、偏置項(xiàng)

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神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(NN)幾乎可以在每個(gè)領(lǐng)域幫助我們用創(chuàng)造性的方式解決問題。本文將介紹神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的相關(guān)知識。讀后你將對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)有個(gè)大概了解,它是如何工作的?如何創(chuàng)建...

2020-10-08 標(biāo)簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)卷積神經(jīng)元 8060 0

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卷積帖子

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簡談卷積—幽默笑話談卷積

標(biāo)簽:卷積 3583 0

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卷積資訊

信號與系統(tǒng)中卷積分析和總結(jié)

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“卷積”是信號與系統(tǒng)時(shí)域分析中的一個(gè)重要內(nèi)容。本文對此知識點(diǎn)進(jìn)行了詳細(xì)的分析和總結(jié),并給出了多道例題及詳細(xì)解答。 (一)常用信號的卷積表 首先,將常用信...

2021-09-29 標(biāo)簽:信號卷積 4.1萬 0

詳解數(shù)字信號處理之卷積運(yùn)算

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線性系統(tǒng)中,信號只能以乘以一個(gè)常數(shù)之后再相加的方式進(jìn)行組合。例如,一個(gè)信號不能直接乘以另外一個(gè)信號。

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CNN的十個(gè)特征和實(shí)現(xiàn)圖像識別的步驟

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卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)存在根本性的缺陷解析

經(jīng)過一段漫長時(shí)期的沉寂之后,人工智能正在進(jìn)入一個(gè)蓬勃發(fā)展的新時(shí)期,這主要得益于深度學(xué)習(xí)和人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)近年來取得的長足發(fā)展。更準(zhǔn)確地說,人們對深度學(xué)習(xí)產(chǎn)生...

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提交 卷積操作的維度計(jì)算是定義神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的重要問題,在使用如PyTorch、Tensorflow等深度學(xué)習(xí)框架搭建神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的時(shí)候,對每一層輸入的維度和...

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語義分割算法系統(tǒng)介紹

圖像語義分割是圖像處理和是機(jī)器視覺技術(shù)中關(guān)于圖像理解的重要任務(wù)。語義分割即是對圖像中每一個(gè)像素點(diǎn)進(jìn)行分類,確定每個(gè)點(diǎn)的類別,從而進(jìn)行區(qū)域劃分,為了能夠幫...

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本文通過通俗易懂的文字解釋了圖像卷積、邊緣提取以及濾波去燥的概念及其分類。? 一、圖像卷積 現(xiàn)在有一張圖片 f(x,y) 和一個(gè)kernel核 w(a,...

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深度學(xué)習(xí):搜索和推薦中的深度匹配問題

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2020-11-05 標(biāo)簽:FM匹配卷積 4229 0

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2020-08-24 標(biāo)簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法卷積 3971 0

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